Confiabilidade dos julgamentos de avaliadores de prova escrita na seleção para o mestrado
Bibliographic record
Abstract
Setores da comunidade acadêmica têm expressado seu entendimento de que programas de pós-graduação, particularmente os de stricto sensu, devem-se submeter a auto-avaliações. O presente estudo insere-se num contexto de auto-avaliação de um programa de mestrado. Seu propósito é investigar o perfil de confiabilidade dos julgamentos dos examinadores da prova escrita no processo de seleção ao Mestrado em Educação de uma universidade privada do Centro-Oeste. O intervalo considerado abrangeu os anos de 1994 a 2006, totalizando 10 processos de seleção. Analisaram-se os dados numéricos das atribuições de notas, ano a ano, com base no coeficiente de correlação de Pearson. Os resultados apresentam um perfil irregular, com índices de correlação tanto baixos (r=0,15) como elevados (r=0,89). A análise estritamente documental mostrou-se insuficiente para explicar o padrão errático das correlações ao longo dos dez processos examinados. Sugerem-se procedimentos adicionais, tanto no que se refere ao pesquisar como no que diz respeito à elevação da confiabilidade no aferimento das provas escritas do processo de seleção.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.035 | 0.152 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".